目标对象识别方法及装置与流程

本发明涉及物联网应用技术领域，特别涉及一种目标对象识别方法及装置。

背景技术：

随着物联网应用技术的不断发展，很多应用场景下需要根据拍摄到的图像快速识别出目标对象，这就对识别的速度和准确度都提出了很高的要求。

现有的目标对象识别方案通常借助于云端的强大运算能力，将拍摄终端拍摄的视频或图片上传至云端服务器，由云端服务器对其进行图像处理以及目标对象识别后，将识别结果返回给拍摄终端。

在现有技术中，由云端服务器进行目标对象识别时，需要将拍摄终端拍摄的视频或图片全部上传给云端服务器，这对网络带宽要求较高，同时也会消耗大量的流量。

技术实现要素：

为了解决相关技术中需要将拍摄终端拍摄的视频或图片全部上传给云端服务器，对网络带宽要求较高，同时也会消耗大量流量的问题，本发明实施例提供了一种目标对象识别方法及装置。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种目标对象识别方法，用于拍摄终端中，所述方法包括：

获取所述拍摄终端拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数；

将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得所述各个对象对应的匹配值；

将所述各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由所述云端服务器对所述对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

第二方面，提供了一种目标对象识别方法，用于云端服务器中，所述方法 包括：

接收拍摄终端发送的图像，所述图像为所述拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧；将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，n≥1，且n为整数；

对所述图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

第三方面，提供了一种目标对象识别装置，用于拍摄终端中，所述装置包括：

画面帧获取模块，用于获取所述拍摄终端拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数；

匹配模块，用于将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得所述各个对象对应的匹配值；

图像发送模块，用于将所述各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由所述云端服务器对所述对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

第四方面，提供了一种目标对象识别装置，用于云端服务器中，所述装置包括：

图像接收模块，用于接收拍摄终端发送的图像，所述图像为所述拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧；将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，n≥1，且n为整数；

识别模块，用于对所述图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果包括：

通过获取拍摄终端拍摄到的n个画面帧，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值，并将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识 别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明部分实施例提供的目标对象识别方法所涉及的实施环境图；

图2是本发明一个实施例提供的计算机终端的结构方框图；

图3是本发明一个实施例提供的服务器的结构示意图；

图4是本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图；

图5是本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图；

图6是本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图；

图7是本发明一个实施例提供的目标对象识别装置的装置结构图；

图8是本发明一个实施例提供的目标对象识别装置的装置结构图；

图9是本发明一个实施例提供的目标对象识别系统的系统结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施环境

请参考图1，其示出了本发明部分实施例提供的目标对象识别方法所涉及的实施环境图。图1所示的实施环境包括：拍摄终端110、云端服务器120；可选的，该实施环境还可以包括移动终端130。

拍摄终端110可以是具有视频或图片拍摄功能的设备，比如固定或移动的 摄像头、行车记录仪或者运动相机等。

云端服务器120可以是一台服务器，或者，也可以是由若干个服务器组成的服务集群，或者，也可以是一个云计算中心。

移动终端130可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器以及智能可穿戴设备(比如智能手机、智能眼镜或者智能手环)等便于用户随身携带的智能设备。

其中，拍摄终端110、云端服务器120以及移动终端130之间通过有线或无线网络进行连接。

计算机架构

请参考图2，其示出了本公开一个实施例提供的终端的结构方框图，本公开实施例中的终端可以包括一个或多个如下组成部分：用于执行计算机程序指令以完成各种流程和方法的处理器，用于信息和存储程序指令随机接入存储器(RAM)和只读存储器(ROM)，用于存储数据和信息的存储器，I/O设备，界面，天线等。具体来讲：

终端200可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路210、存储器220、输入单元230、显示单元240、传感器250、音频电路260、WiFi(wireless fidelity，无线保真)模块270、处理器280、电源282、摄像头290等部件。本领域技术人员可以理解，图2中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图2对终端200的各个构成部件进行具体的介绍：

RF电路210可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器280处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、LNA(Low Noise Amplifier，低噪声放大器)、双工器等。此外，RF电路210还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。所述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)、WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access,宽带码分多址)、LTE(Long Term Evolution,长期演进)、 电子邮件、SMS(Short Messaging Service，短消息服务)等。

存储器220可用于存储软件程序以及模块，处理器280通过运行存储在存储器220的软件程序以及模块，从而执行终端200的各种功能应用以及数据处理。存储器220可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据终端200的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器220可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

输入单元230可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端200的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元230可包括触控面板231以及其他输入设备232。触控面板231，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板231上或在触控面板231附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板231可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器280，并能接收处理器280发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板231。除了触控面板231，输入单元230还可以包括其他输入设备232。具体地，其他输入设备232可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。

显示单元240可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端200的各种菜单。显示单元240可包括显示面板241，可选的，可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示器)、OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)等形式来配置显示面板241。进一步的，触控面板231可覆盖显示面板241，当触控面板231检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器280以确定触摸事件的类型，随后处理器280根据触摸事件的类型在显示面板241上提供相应的视觉输出。虽然在图2中，触控面板231与显示面板241是作为两个独立的部件来实现终端200的输入和输入功能，但是在某些实施例 中，可以将触控面板231与显示面板241集成而实现终端200的输入和输出功能。

终端200还可包括至少一种传感器250，比如陀螺仪传感器、磁感应传感器、光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板241的亮度，接近传感器可在终端200移动到耳边时，关闭显示面板241和/或背光。作为运动传感器的一种，加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于终端200还可配置的气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

音频电路260、扬声器261，传声器262可提供用户与终端200之间的音频接口。音频电路260可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器261，由扬声器261转换为声音信号输出；另一方面，传声器262将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路260接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器280处理后，经RF电路210以发送给比如另一终端，或者将音频数据输出至存储器220以便进一步处理。

WiFi属于短距离无线传输技术，终端200通过WiFi模块270可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图2示出了WiFi模块270，但是可以理解的是，其并不属于终端200的必须构成，完全可以根据需要在不改变公开的本质的范围内而省略。

处理器280是终端200的控制中心，利用各种接口和线路连接整个终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器220内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器220内的数据，执行终端200的各种功能和处理数据，从而对终端进行整体监控。可选的，处理器280可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器280可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器280中。

终端200还包括给各个部件供电的电源282(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器280逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理 充电、放电、以及功耗管理等功能。

摄像头290一般由镜头、图像传感器、接口、数字信号处理器、CPU、显示屏幕等组成。其中，镜头固定在图像传感器的上方，可以通过手动调节镜头来改变聚焦；图像传感器相当于传统相机的“胶卷”，是摄像头采集图像的心脏；接口用于把摄像头利用排线、板对板连接器、弹簧式连接方式与终端主板连接，将采集的图像发送给所述存储器220；数字信号处理器通过数学运算对采集的图像进行处理，将采集的模拟图像转换为数字图像并通过接口发送给存储器220。

尽管未示出，终端200还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

终端200除了包括一个或者多个处理器280，还包括有存储器，以及一个或者多个模块，其中一个或者多个模块存储于存储器中，并被配置成由一个或者多个处理器执行。

终端200至少可以实现为上述图1所示实施环境中的移动终端130。当终端200中包含摄像头290时，终端200还可以实现为上述图1所示实施环境中的拍摄终端110。

服务器架构

请参考图3，其示出了本发明一个实施例提供的服务器的结构示意图。所述服务器300包括中央处理单元(CPU)301、包括随机存取存储器(RAM)302和只读存储器(ROM)303的系统存储器304，以及连接系统存储器304和中央处理单元301的系统总线305。所述服务器300还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(I/O系统)306，和用于存储操作系统313、应用程序312和其他程序模块315的大容量存储设备307。

所述基本输入/输出系统306包括有用于显示信息的显示器308和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备309。其中所述显示器308和输入设备309都通过连接到系统总线305的输入输出控制器310连接到中央处理单元301。所述基本输入/输出系统306还可以包括输入输出控制器310以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器310还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。

所述大容量存储设备307通过连接到系统总线305的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元301。所述大容量存储设备307及其相关联的计算机 可读介质为服务器300提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备307可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。

不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、DVD或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器304和大容量存储设备307可以统称为存储器。

根据本发明的各种实施例，所述服务器300还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器300可以通过连接在所述系统总线305上的网络接口单元311连接到网络312，或者说，也可以使用网络接口单元311来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。

所述存储器还包括一个或者一个以上的程序，所述一个或者一个以上程序存储于存储器中。

服务器300可以实现为上述图1所示实施环境中的云端服务器120。

请参考图4，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图。该目标对象识别方法可以应用于图1所示的拍摄终端110中。该目标对象识别方法可以包括如下几个步骤：

步骤401，获取拍摄终端拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数。

步骤402，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值。

步骤403，将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别方法，通过获取拍摄终端拍摄到的n个画面帧，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值，并将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对 该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

请参考图5，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图。该目标对象识别方法可以应用于图1所示的云端服务器120中。该目标对象识别方法可以包括如下几个步骤：

步骤501，接收拍摄终端发送的图像，该图像为该拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧；将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像；n≥1，且n为整数。

步骤502，对该图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别方法，通过接收拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧，并将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，对该图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

请参考图6，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别方法的流程图。该目标对象识别方法可以应用于图1所示的实施环境中。该目标对象识别方法可以包括如下几个步骤：

步骤601，拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数。

拍摄终端获取在指定时间段内拍摄的，包含至少n帧画面的视频片段，并提取该视频片段中的n个连续的画面帧，比如，可以提取该视频片段中的前n 个连续的画面帧，或者提取该视频片段中的后n个连续的画面帧，或者提取该视频片段中处于中间位置的n个连续的画面帧等等。

其中，拍摄终端可以按照时间段获取拍摄到的画面帧。比如，拍摄终端每分钟获取一次画面帧，每次获取画面帧的时刻点达到时，获取之前一分钟内拍摄到的视频中的前n个画面帧；或者，拍摄终端也可以获取之前一分钟内拍摄到的视频中的最后n个画面帧；或者，拍摄终端也可以获取之前一分钟内拍摄到的视频中处于中间部位的n个画面帧。可选的，该n个画面帧也可以是指定时间段内拍摄的视频片段中不连续的画面帧，比如，拍摄终端可以随机或者按照预定的采样频率从之前一分钟内拍摄到的视频中提取n个画面帧。

步骤602，拍摄终端将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值。

拍摄终端可以获取该各个对象的图像特征，该图像特征包括轮廓以及轮廓内的色彩分布；计算该各个图像的图像特征分别与该图像样本的图像特征之间的匹配值。

其中，该图像样本可以是目标对象对应的图像样本，该图像样本可以只有一个样本，也可以有多个不同的样本。当该图像样本有多个不同的样本时，将各个对象的图像与若干个不同的样本分别进行匹配度计算，并取其中最大的匹配值作为有效的匹配值。

拍摄终端可以将该n个画面帧中的各个对象的图像分割出来，并将分割出的各个图像与图像样本分别进行匹配度计算。为了减少拍摄终端侧的计算量，提高匹配速度，分割出每一个画面帧中的对象，拍摄终端获取n个画面帧之后，可以只提取各个对象的轮廓以及轮廓内的色彩分布作为图像特征，并将各个对象的轮廓以及轮廓内的色彩分布与图像样本的轮廓以及轮廓内的色彩分布进行匹配度计算，获得的匹配值越高，说明对应的对象和图像样本越相似。

步骤603，当计算结果中不存在高于预设值的匹配值时，拍摄终端继续获取下一组n个画面帧。

上述预设值可以是预先由开发人员设置的一个匹配阈值，当一个对象的匹配值大于该预设值，则说明该对象有可能是目标对象，可以进行后续识别，否则说明该对象与目标对象差距较大，不需要进一步识别即可以确认其不是目标对象。因此，若上述步骤602的计算结果中不存在高于预设值的匹配值，则说 明拍摄终端在前一段时间内拍摄的视频中没有出现疑似目标对象，可以继续获取下一组画面帧。

步骤604，当计算结果中存在高于预设值的匹配值时，拍摄终端将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器。

当步骤602的计算结果中存在高于预设值的匹配值时，说明拍摄终端在前一段时间内拍摄的视频中可能出现了目标对象，需要对可能的对象进行进一步的识别。

在向云端服务器发送图像时，可以将各个高于预设值的匹配值的对象按照匹配值从高到低的顺序进行排列，并对应的匹配值最高的，最多m个对象的图像发送给云端服务器。其中，m≥1，且n为整数。上述预设值可以是预先由开发人员设置的一个匹配阈值，某个对象的匹配值大于该预设值，则说明该对象有可能是目标对象，可以进行后续识别。

此外，为了控制发送图像的数量，还可以设置一个阈值m，每次识别时，最多向云端服务器发送m个对象的图像。当高于预设值的匹配值的对象数量大于m时，将匹配值最高的m个对象的图像发送给云端服务器；当高于预设值的匹配值的对象数量小于m时，则将对应的匹配值高于预设值的所有对象的图像都发送给云端服务器。

步骤605，云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

云端服务器接收到拍摄终端发送的，对应的匹配值高于预设值的各个对象的图像之后，对这些图像进行精确识别，比如，识别这些对象的图像中的材质、图案、文本等特征，以判断该对象是否为目标对象。

可选的拍摄终端向云端服务器发送图像时，还可以直接将包含有对应的匹配值高于预设值的对象的整个画面帧发送给云端服务器，由云端服务器在该画面帧中进行图像分割以及精确识别。

步骤606，云端服务器将识别结果返回给拍摄终端。

步骤607，当该识别结果为该对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，拍摄终端通过即时通讯软件向移动终端发送提醒消息，该提醒消息用于提醒有目标对象被该拍摄终端拍摄到。

云端服务器将识别结果返回给拍摄终端后，若该识别结果为拍摄终端拍摄 到的视频或者图片中包含目标对象，则可以通过即时通讯软件向用户随身携带的移动终端发送提醒消息，移动终端接收到该提醒消息后，向用户发出提醒。

其中，拍摄终端和用户的移动终端内可以安装有同一款即时通讯软件，用户在拍摄终端和移动终端中通过相同或者不同的账号登录该即时通讯软件，同时，用户还在拍摄终端中设置提醒消息的接收方为移动终端。比如，当用户在拍摄终端和移动终端中通过相同的账号登录即时通讯软件时，可以设置接收该提醒消息的设备类型为移动终端的类型；当用户在拍摄终端和移动终端中通过不同的账号登录即时通讯软件时，可以设置接收该提醒消息的账号为用户在移动终端中登录的账号。

当云端服务器的识别结果为拍摄终端拍摄到的视频或者图片中包含有目标对象时，拍摄终端即向该即时通讯软件的服务器发送提醒消息，同时指明该提醒消息的接收设备是移动终端，由即时通讯软件的服务器将该提醒消息转发给移动终端。

可选的，目标对象包括两个或者两个以上类型的目标对象，通过即时通讯软件向移动终端发送提醒消息之前，还可以获取该识别结果中携带的，该对应的匹配值高于预设值的对象的类型，并根据该对应的匹配值高于预设值的对象的类型生成该提醒消息。

在本发明实施例中，可以同时设置多个不同类型的目标对象，每个类型的目标对象可以对应生成的不同的提醒消息。拍摄终端接收到云端服务器返回的识别结果，且识别结果为对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，该识别结果中还会携带识别出的目标对象的类型，也就是对应的匹配值高于预设值的对象的类型，拍摄终端可以根据该对象的类型生成对应的提醒消息并发送。

可选的，当对该图像进行图像识别的识别结果为该对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，云端服务器向移动终端发送该提醒消息。

其中，云端服务器可以通过即时通讯软件、短信或者彩信等方式向移动终端发送提醒消息。

比如，云端服务器中预先存储有拍摄终端的标识和移动终端的标识之间的绑定关系，该标识可以是账号、设备地址和/或电话号码等。拍摄终端预先将自己的标识通知给云端服务器，云端服务器在识别出对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，可以通过该绑定关系查询移动终端的标识，并根据该移动 终端的标识向移动终端发送提醒消息，比如，当移动终端的标识为即时通讯软件的账号时，通过即时通讯软件向该账号发送包含该提醒消息的即时通讯消息，或者，当移动终端的标识为手机号码时，向该手机号码发送包含该提醒消息的短信或者彩信。

该目标对象包括两个或者两个以上类型的目标对象，在向移动终端发送提醒消息之前，还可以确定该对应的匹配值高于预设值的对象的类型，根据该对应的匹配值高于预设值的对象的类型生成该提醒消息。

在本公开实施例中，该提醒消息也可以直接由云端服务器发送给移动终端，比如，云端服务器中预先存储有拍摄终端和移动终端之间的绑定关系，当检测出拍摄终端发送的图像中的对象是目标对象后，直接确定该对应的匹配值高于预设值的对象的类型，根据该类型生成对应的提醒消息并发送给移动终端。

可选的，上述拍摄终端或者云端服务器发送的提醒消息中还可以包含该对应的匹配值高于预设值的对象的图像，或者包含该对应的匹配值高于预设值的对象所在的整个画面帧，以便用户人工确认是否真的拍摄到目标对象。

在本公开的一种可能的实现场景中，上述拍摄终端可以是行车记录仪。由于目前公共场所的停车位较为有限，很多司机在不得不将车辆停在路边等禁止停车的位置上，有时会因为车辆内没人而被交警贴罚单，导致司机经济上的损失。为了避免这种情形，可以在行车记录仪内预先存储各种交警和警车的图像样本。当司机将车辆停在非停车位并离开车辆一小段时间时，车辆中的行车记录仪可以拍摄车辆周围的视频；每隔1分钟，停车记录仪便提取之前一分钟内拍摄的视频中的前n个画面帧，对该n个画面帧中的各个对象的图像进行分割，并计算该各个对象的图像与图像样本之间的匹配度(此处可以只计算对象的整体轮廓以及轮廓内的色彩分布之间的匹配度)，获得匹配值，当某一个对象的匹配值较高，说明该对象是一个着装与交警类似的人形对象，可能是一个交警，或者，该对象是一个涂装与警车类似的车辆对象，可能是一辆警车。此时，行车记录仪将该对象的图像发送给云端服务器，云端服务器对该对象的图像进行精确识别，通过识别该对象的图像中的材质、图案以及图案中的文本等详细信息来确定该对象是否是交警或者警车，并向行车记录仪返回识别结果。当行车记录仪接收到该对象是交警或警车的识别结果后，根据对象的类型生成对应的提醒消息，并向司机的智能手机发送该提醒消息，以提醒用户有交警或警车接 近。其中，该提醒消息可以通过即时通信软件进行发送的消息。

在本公开的另一种可能的实现场景中，上述拍摄终端可以是固定摄像头，上述方案可以用于通过固定摄像头追捕不法分子。比如，当某一个不法分子被通缉时，固定摄像头接收到该不法分子的图像作为图像样本并存储，固定摄像头在拍摄监控视频时，每隔1分钟，固定摄像头便提取之前一分钟内拍摄的视频中的前n个画面帧，对该n个画面帧中的各个对象的图像进行分割，并计算该各个对象的图像与图像样本之间的匹配度(此处可以只计算对象的整体轮廓以及轮廓内的色彩分布之间的匹配度)，获得匹配值，当某一个对象的匹配值较高，说明该对象的着装与不法分子类似，可能是正在通缉的不法分子，此时，固定摄像头将该对象的图像发送给云端服务器，云端服务器对该对象的图像进行精确识别，通过识别该对象的脸部特征来确定该对象是否是不法分子，当识别出该对象是不法分子时，即向距离该摄像头最近的警务人员发送提醒消息，以提醒有不法分子出没，同时还提供该固定摄像头的监控位置，以便警务人员及时进行人员疏散和抓捕。

此外，本发明实施例所示方案中的拍摄终端也可以是其它具有视频或图片拍摄功能的设备，比如航拍器上安装的移动摄像头，或者运动相机等，本发明实施例对与拍摄终端的具体类型不做限定。

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别方法，拍摄终端通过获取拍摄到的n个画面帧，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值，并将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。

请参考图7，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别装置的装置结 构图。该目标对象识别装置可以实现为图1所示实施环境中的拍摄终端110的全部或者部分。该目标对象识别装置700可以包括：

画面帧获取模块701，用于获取所述拍摄终端拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数；

匹配模块702，用于将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得所述各个对象对应的匹配值；

图像发送模块703，用于将所述各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由所述云端服务器对所述对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别装置，通过获取拍摄到的n个画面帧，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值，并将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

请参考图8，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别装置的装置结构图。该目标对象识别装置可以实现为图1所示实施环境中的云端服务器120的全部或者部分。该目标对象识别装置800可以包括：

图像接收模块801，用于接收拍摄终端发送的图像，所述图像为所述拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧；将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，n≥1，且n为整数；

识别模块802，用于对所述图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别装置，通过接收拍摄终端获 取拍摄到的n个画面帧，并将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，对该图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

请参考图9，其示出了本发明一个实施例提供的目标对象识别系统的系统结构图。该目标对象识别系统可以包括图1所示实施环境中的拍摄终端110和云端服务器120的全部或者部分。该目标对象识别系统可以包括：包含目标对象识别装置700的拍摄终端和包含目标对象识别装置800的云端服务器；

其中，目标对象识别装置700包括：

画面帧获取模块701，用于获取所述拍摄终端拍摄到的n个画面帧，n≥1，且n为整数；

匹配模块702，用于将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得所述各个对象对应的匹配值；

图像发送模块703，用于将所述各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由所述云端服务器对所述对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

可选的，所述匹配模块702，包括：

特征获取单元702a，用于获取所述各个对象的图像特征，所述图像特征包括轮廓以及轮廓内的色彩分布；

计算单元702b，用于计算所述各个图像的图像特征分别与所述图像样本的图像特征之间的匹配值。

可选的，所述画面帧获取模块701，用于获取所述拍摄终端在指定时间段内拍摄的，包含至少n帧画面的视频片段，提取所述视频片段中的前n个连续的画面帧或者后n个连续的画面帧。

可选的，所述装置还包括：

识别结果接收模块704，用于接收所述云端服务器发送的识别结果；

第一提醒模块705，用于当所述识别结果为所述对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，通过即时通讯软件向移动终端发送提醒消息，所述提醒消息用于提醒有目标对象被所述终端拍摄到。

可选的，所述目标对象包括两个或者两个以上类型的目标对象，所述目标对象识别装置700还包括：

类型获取模块706，用于在所述第一提醒模块705通过即时通讯软件向移动终端发送提醒消息之前，获取所述识别结果中携带的，所述对应的匹配值高于预设值的对象的类型；

第一生成模块707，用于根据所述对应的匹配值高于预设值的对象的类型生成所述提醒消息。

其中，目标对象识别装置800包括：

图像接收模块801，用于接收拍摄终端发送的图像，所述图像为所述拍摄终端获取拍摄到的n个画面帧；将所述n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算获得的，对应的匹配值高于预设值的对象的图像，n≥1，且n为整数；

识别模块802，用于对所述图像进行图像识别，以检测所述对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象。

可选的，所述装置还包括：

识别结果返回模块803，用于将对所述图像进行图像识别的识别结果返回给所述拍摄终端；

第二提醒模块804，用于当对所述图像进行图像识别的识别结果为所述对应的匹配值高于预设值的对象是目标对象时，向移动终端发送提醒消息，所述提醒消息用于提醒有目标对象被所述终端拍摄到。

可选的，所述目标对象包括两个或者两个以上类型的目标对象，所述目标对象识别装置800还包括：

类型确定模块805，用于在所述第二提醒模块804向移动终端发送提醒消息之前，确定所述对应的匹配值高于预设值的对象的类型；

第二生成模块806，用于根据所述对应的匹配值高于预设值的对象的类型生成所述提醒消息

综上所述，本发明实施例提供的目标对象识别系统，拍摄终端通过获取拍摄到的n个画面帧，将该n个画面帧中包含的各个对象的图像与预先设置的图像样本进行匹配度计算，获得该各个对象对应的匹配值，并将该各个对象中，对应的匹配值高于预设值的对象的图像发送给云端服务器，由该云端服务器对该对应的匹配值高于预设值的对象的图像进行图像识别，以检测该对应的匹配值高于预设值的对象是否为目标对象，在拍摄终端进行简单匹配筛选出需要进一步识别的图像，并将筛选出的图像上传至云端服务器进行进一步识别，由于简单匹配的速度较快，而上传的图像数量也比较少，达到在满足快速识别需要的同时，降低对网络带宽的要求，节约网络流量的效果。

需要说明的是：上述实施例提供的目标对象识别装置在进行目标对象识别时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的目标对象识别装置和目标对象识别方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”(“a”、“an”、“the”)旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。